神经网络中常见的几种激活函数

一、常见的几种激活函数

1、Sigmoid函数：

曲线：


导数：

在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(0,1)这个开区间内，这点很有意思，可以联想到概率，但是严格意义上讲，不要当成概率。sigmod函数曾经是比较流行的，它可以想象成一个神经元的放电率，在中间斜率比较大的地方是神经元的敏感区，在两边斜率很平缓的地方是神经元的抑制区。

缺陷：

1、容易出现梯度消失（gradient  vanishing）的现象：当激活函数接近饱和区时，导数接近0，后向传递的数学依据是微积分求导的链式法则，当前导数需要之前各层导数的乘积，几个比较小的数相乘，导数结果很接近0，从而无法完成深层网络的训练。
2、幂运算相对耗时

为何会出现梯度消失：
反向传播算法中，要对激活函数求导，sigmoid 原函数及导数图形如下：

由图可知，导数从 0 开始很快就又趋近于 0 了，易造成“梯度消失”现象

• Sigmoid 的软饱和性，使得深度神经网络在二三十年里一直难以有效的训练，是阻碍神经网络发展的重要原因。具体来说，由于在后向传递过程中，sigmoid向下传导的梯度包含了一个f‘(x) 因子（sigmoid关于输入的导数）

• 因此一旦输入落入饱和区，f‘(x) 就会变得接近于0，导致了向底层传递的梯度也变得非常小。此时，网络参数很难得到有效训练。这种现象被称为梯度消失

• 一般来说， sigmoid 网络在 5 层之内就会产生梯度消失现象[Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks]

梯度消失问题至今仍然存在，但被新的优化方法有效缓解了

Sigmoid 的饱和性虽然会导致梯度消失，但也有其有利的一面。例如它在物理意义上最为接近生物神经元。(0, 1) 的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数
#2、tanh函数
tanh函数公式和曲线如下:

tanh是双曲正切函数，tanh函数和sigmod函数的曲线是比较相近的，咱们来比较一下看看。首先相同的是，这两个函数在输入很大或是很小的时候，输出都几乎平滑，梯度很小，不利于权重更新；不同的是输出区间，tanh的输出区间是在(-1,1)之间，而且整个函数是以0为中心的，这个特点比sigmod的好。

一般二分类问题中，隐藏层用tanh函数，输出层用sigmod函数。不过这些也都不是一成不变的，具体使用什么激活函数，还是要根据具体的问题来具体分析，还是要靠调试的。

3、ReLU函数

Rectified Linear Unit(ReLU) - 用于隐层神经元输出
公式：

曲线：

ReLU(Rectified Linear Unit)函数是目前比较火的一个激活函数，相比于sigmod函数和tanh函数，它有以下几个优点：

1. 在输入为正数的时候，不存在梯度饱和问题。

2. 计算速度要快很多。ReLU函数只有线性关系，不管是前向传播还是反向传播，都比sigmod和tanh要快很多。（sigmod和tanh要计算指数，计算速度会比较慢）

缺点：

1. 当输入是负数的时候，ReLU是完全不被激活的，这就表明一旦输入到了负数，ReLU就会死掉。这样在前向传播过程中，还不算什么问题，有的区域是敏感的，有的是不敏感的。但是到了反向传播过程中，输入负数，梯度就会完全到0，这个和sigmod函数、tanh函数有一样的问题。

2. 我们发现ReLU函数的输出要么是0，要么是正数，这也就是说，ReLU函数也不是以0为中心的函数。

4、ELU函数

ELU函数是针对ReLU函数的一个改进型，相比于ReLU函数，在输入为负数的情况下，是有一定的输出的，而且这部分输出还具有一定的抗干扰能力。这样可以消除ReLU死掉的问题，不过还是有梯度饱和和指数运算的问题。

PReLU函数

PReLU也是针对ReLU的一个改进型，在负数区域内，PReLU有一个很小的斜率，这样也可以避免ReLU死掉的问题。相比于ELU，PReLU在负数区域内是线性运算，斜率虽然小，但是不会趋于0，这算是一定的优势吧。

我们看PReLU的公式，里面的参数α一般是取0~1之间的数，而且一般还是比较小的，如零点零几。当α=0.01时，我们叫PReLU为Leaky ReLU，算是PReLU的一种特殊情况吧。
Leaky-ReLU

为了避免ReLU在x<0时的神经元死亡现象，添加了一个参数。

原文链接：https://blog.csdn.net/kangyi411/article/details/78969642